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title: One Command Deploy Embedding Service on Fly.io
description: How to deploy Embedding Service on Fly.io
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## Cómo desplegar el Servicio de Embedding en Zeabur

Puedes consultar [Despliegue con un clic de tu propio motor de búsqueda de IA híbrido](/docs/one-click-deploy-ai-search)

## Cómo desplegar el Servicio de Embedding en Zeabur en Fly.io

<Steps>

### Obtener una cuenta de Fly.io (Opcional)

-   Ve a [Fly.io](https://fly.io) y crea una cuenta.

### Instalar Flyctl (Opcional)

-   Instala `flyctl` siguiendo las instrucciones [aquí](https://fly.io/docs/flyctl/install/).

### Clonar el código de Embedding desde GitHub

```js
git clone https://github.com/memfreeme/fast-embedding.git
```

### Desplegar el Servicio de Embedding

```js
fly deploy

fly secrets set API_TOKEN={tu token}
```

</Steps>

## Las ventajas de desplegar en Fly.io

Puedes consultar [Despliegue con un comando de Searxng en Fly.io](/docs/deploy-searxng-fly-io)

## ¿Por qué necesitas desplegar tu propio servicio de embedding?

Puedes consultar [Búsqueda de IA híbrida 1 -- cómo construir un servicio de embedding rápido](/blog/fast-local-embedding-service)

La razón principal para desplegar tu propio servicio de embedding es el rendimiento. Con un servicio de embedding local, puedes obtener resultados en **milisegundos**.

Para el embedding de texto multilingüe, probé y encontré que los resultados del modelo `paraphrase-MiniLM-L6-v2` son mejores que los del modelo `text-embedding-3-large` de OpenAI.

El último punto es que la privacidad de tus datos es más controlable.